RELEVANCIA DEL TRABAJO: Trabajo de investigación que sirve como estudio previo para conocer el caso de los aglomerados urbanos de la Argentina.
Detecta empíricamente la importancia de determinantes económicos que inducen los flujos migratorios internos. Utiliza datos macro.
PROPOSITO: El trabajo trata de identificar los factores de atracción de las migraciones internas en los diferentes aglomerados urbanos del país. Específicamente, se busca establecer empíricamente, a partir de datos agregados por aglomerado, en que medida los salarios promedio y las tasas de desempleo de los aglomerados urbanos contribuyen a explicar la magnitud y la dirección de las corrientes migratorias internas en Argentina en los noventa, indagando asimismo la relación entre éstas y la acumulación de capital humano de los aglomerados. Asimismo, se trata de comprobar la presencia, en cada aglomerado, de factores no observables para el investigador que contribuyen a determinar la atracción de inmigrantes internos hacia éstos.
METODOLOGIA Y DATOS: El estudio empírico se realiza con información de la EPH (INDEC) para los 28 aglomerados urbanos del país para el período 1996-2002.
Variable dependiente:
La variable respuesta es la cantidad de inmigrantes en los aglomerados urbanos relevados por la EPH en mayo de cada año, normalizada por la población del aglomerado (porcentaje de migrantes internos) (existe importante diferencia absoluta de población entre aglomerados -sobre todo en el caso de GBA- y en valores absolutos los aglomerados más grandes son los que concentran el grueso de los migrantes. Sin embargo, al ponderar las migraciones recibidas en cada uno de los aglomerados respecto de su población nativa, se detecta un fenómeno mucho más homogéneo; en todos los casos –con la salvedad de Tierra del Fuego en 1999- las mismas no han superado al 2% de la población nativa de los mismos, si bien por debajo de esta cota se observa importante dispersión entre aglomerados.
Las variables independientes:
Tasa de desempleo: las diferencias de tasa de desempleo entre aglomerados están en la base de la decisión de migrar en el enfoque teórico elegido. Mercados laborales con mejor desempeño y consecuentemente con menores tasas de desempleo serán elegidos como destino de aquellos que deciden migrar para mejorar su estado ocupacional. Se espera una relación negativa entre tasa de desempleo y porcentaje de migrantes que reciben los aglomerados.
Salario: de manera similar, la comparación de salarios entre el aglomerado de origen y el de destino integra el análisis de quienes deciden migrar. Se espera una asociación positiva entre el salario promedio de los aglomerados y el porcentaje de migrantes que reciben.
Ingreso Familiar: es posible que la decisión de migrar no se base exclusivamente en la comparación de salarios relativos de quien decide migrar, sino que el determinante sea el ingreso agregado que se puede obtener por el conjunto del grupo familiar del migrante, por mayores oportunidades laborales para todos los miembros de la familia. Al igual que en el caso de los salarios se espera una asociación positiva entre el ingreso familiar promedio de los aglomerados y el porcentaje de migrantes que reciben.
Dispersión del salario: una mayor variabilidad relativa de los ingresos en las regiones de destino -respecto de la región de origen- reducirá el porcentaje de población que desea migrar a ésa localidad en la medida que aumenta el riesgo de menores ingresos. Se espera una asociación negativa entre ésta variable y la variable respuesta.
Tasa de actividad: se introduce esta variable como proxy del tamaño del mercado laboral. A priori no se espera un signo determinado de la asociación de esta variable con la variable respuesta ya que si bien mercados laborales más grandes implican potencialmente mayores oportunidades laborales, los de menor tamaño resultan más fáciles de abordar para quién no es nativo de éste.
Estudio superior completo: se introduce esta variable como proxy del stock de capital humano del aglomerado. Se espera una relación positiva entre ésta y la cantidad de migrantes que se reciben.
Descripción de las variables explicativas:
Tasa de desempleo: Tasa de desempleo del aglomerado i en la onda t
Salario: Promedio del ingreso por hora de trabajo del aglomerado i en la onda t
Ingreso familiar: Promedio del ingreso total familiar del aglomerado i en la onda t
Dispersión del salario: Desvío estándar del ingreso por hora de trabajo del aglomerado i en la onda t
Tasa de actividad: Tasa de actividad del aglomerado i en la onda t
Estudio superior completo: Porcentaje de la población total del aglomerado i en la onda t con estudios superiores o universitarios completos
RESULTADOS: Los resultados obtenidos muestran sólo la tasa de desempleo de los aglomerados es un determinante relevante de las corrientes migratorias internas. Los salarios o el ingreso familiar promedio de los aglomerados no es un factor determinante de las migraciones internas, probablemente porla homogeneidad de los mismos entre aglomerados. Tampoco influye la variabilidad de salarios en la magnitud de las migraciones dado que ésta ha sido en promedio para los 28 aglomerados bastante alta en el período analizado, por lo cual es probable que la dispersión entre aglomerados no sea significativa dado que el riesgo no está asociado a los aglomerados de mayor dispersión de ingresos, sino que afecta a todos por igual.
La metodología empleada, también permite comprobar la presencia de factores específicos de los aglomerados urbanos que atraen a quienes se desplazan dentro de los límites del país.
Basados en la metodología utilizada, puede afirmarse que existen características propias de los aglomerados –más allá de los factores que explícitamente se modelizaron en este estudio- que determinan cuán elegibles son éstos por quienes cada año deciden migrar. Se destacan positivamente Tierra del Fuego, Neuquén y Plottier, Santa Rosa y Toay, Comodoro Rivadavia y finalmente San Luis y El Chorrillo.
domingo, 19 de julio de 2009
Si-ming Li, Life course and residential mobility in Beijing, China, Department of Geography, Hong Kong Baptist University, Kowloon Tong, Hong Kong, En
RELEVANCIA: Investigación en datos de panel que permite identificar factores que hacen a la movilidad residencial.
Al ser una analisis de cross data y serial data permite analizar además de los movimientos en la residencia en relación a eventos del curso de la vida y caracterticas sociodemograficas de la población, sino también en función de aspectos relacionadios con el cmabio en el sistema de provisión de vivienda y de la economía, en general.
PROPOSITO: This paper analyzes the residential mobility rate in Beijing over the period 1980- 2001 as revealed by retrospective residential histories collected by a questionnaire survey conducted in early 2001.
METODOLOGIA Y DATOS:
The period under study is 1980 to time of interview, that is, March 2001. This 21-year time period is subdivided into eleven subperiods, each covering a time span of two years.
Dependent Variable:
The logit model is then applied to relate resident moves (the dependent variable) to the set of life-course events and socio- demographic characteristics of the individual (independent variables).
The major objectives are to know to what extent the specific life-course events identified have caused residential moves and how the mobility rate is related to changes in the housing-provision system and the economy at large. The mobility rate rather than the hazard rate is the object of the analysis.
The set of independent variables includes:
(1) AGE and AGESQ (age squared). Most studies on mobility and migration show that the age effect is curvilinear, with the mobility rate peaking in the young adult years (Clark, 1982; Long, 1988); hence the quadratic term is added.
(2) SEX (1 ˆ male and 0 ˆ female). Studies conducted in market economies have found that women tend to move less frequently than do men for most of their life except early adulthood (Long, 1992).
(3) MARITAL (change in marital status), the importance of which is self-evident.
(4) BIRTH (birth of a child; births of first and subsequent children are all included in this variable). This will generate further housing needs, and hence the need for housing adjustment.
(5) JOB (change in job). In all economies job location and housing location are intimately related. In China, under the traditional work unit system, the two often amount to the same thing.
(6) CCP (membership of the Chinese Communist Party at time of survey). Party membership facilitates movement up the job ladder, which in turn will lead to movement up the housing ladder (Li, 2001a; Logan et al, 1999).
(7) EDUCATION (level of educational attainment at time of survey). This is indexed by a series of dummies: PRIMARY, JUNSEC (junior secondary), SENSEC (senior secondary), and TERTIARY, with PRIMARY being the reference category. Education affects a person's preference. Moreover, in a socialist redistributive economy advancement along the job ladder depends very much on a person's level of educational attainment (Szelenyi, 1987). In this sense, EDUCATION also measures the likelihood of change in occupational rank and can be interpreted as a proxy for the latter. This interpretation is useful as change in occupational rank is not available from the dataset.
8) TENURE (tenure status, or tenure status before move if a move had taken place within the subperiod concerned, with 1 ˆ own and 0 ˆ rent).
9) The subperiod or TIME dummies,(2) with the reference group being the most recent or current subperiod, that is, 2000 ^ 01.
RESULTADOS:
The results show that there was a sharp increase in residential mobility in the early reform period; however, from the mid-1980s onwards the mobility rate has been oscillating, with a slightly downward trend.
Adjusting the gross mobility rate observed by means of logit regression estimation
shows that this downward trend is more than a statistical artefact. Structural forces are at work continually to restrain residential moves under the reform. The regression results also show that,although there are similarities between the effects of various life-course variables on residential mobility in Beijing and those in cities in market economies, substantial differences are also found.
Age exhibits similar curvilinear effects but mobility peaks at a somewhat later age. Homeownership with partial property rights deters mobility by an even greater margin in Beijing than in cities in the West.
Change in marital status is important, but does not automatically bring about a change in residence. Birth of a child, moreover, appears to carry minimal weight in residential change.
In this sense, the thesis that residential mobility is a housing-adjustment process is less applicable to the case of Beijing than it is in cities in the West.
Al ser una analisis de cross data y serial data permite analizar además de los movimientos en la residencia en relación a eventos del curso de la vida y caracterticas sociodemograficas de la población, sino también en función de aspectos relacionadios con el cmabio en el sistema de provisión de vivienda y de la economía, en general.
PROPOSITO: This paper analyzes the residential mobility rate in Beijing over the period 1980- 2001 as revealed by retrospective residential histories collected by a questionnaire survey conducted in early 2001.
METODOLOGIA Y DATOS:
The period under study is 1980 to time of interview, that is, March 2001. This 21-year time period is subdivided into eleven subperiods, each covering a time span of two years.
Dependent Variable:
The logit model is then applied to relate resident moves (the dependent variable) to the set of life-course events and socio- demographic characteristics of the individual (independent variables).
The major objectives are to know to what extent the specific life-course events identified have caused residential moves and how the mobility rate is related to changes in the housing-provision system and the economy at large. The mobility rate rather than the hazard rate is the object of the analysis.
The set of independent variables includes:
(1) AGE and AGESQ (age squared). Most studies on mobility and migration show that the age effect is curvilinear, with the mobility rate peaking in the young adult years (Clark, 1982; Long, 1988); hence the quadratic term is added.
(2) SEX (1 ˆ male and 0 ˆ female). Studies conducted in market economies have found that women tend to move less frequently than do men for most of their life except early adulthood (Long, 1992).
(3) MARITAL (change in marital status), the importance of which is self-evident.
(4) BIRTH (birth of a child; births of first and subsequent children are all included in this variable). This will generate further housing needs, and hence the need for housing adjustment.
(5) JOB (change in job). In all economies job location and housing location are intimately related. In China, under the traditional work unit system, the two often amount to the same thing.
(6) CCP (membership of the Chinese Communist Party at time of survey). Party membership facilitates movement up the job ladder, which in turn will lead to movement up the housing ladder (Li, 2001a; Logan et al, 1999).
(7) EDUCATION (level of educational attainment at time of survey). This is indexed by a series of dummies: PRIMARY, JUNSEC (junior secondary), SENSEC (senior secondary), and TERTIARY, with PRIMARY being the reference category. Education affects a person's preference. Moreover, in a socialist redistributive economy advancement along the job ladder depends very much on a person's level of educational attainment (Szelenyi, 1987). In this sense, EDUCATION also measures the likelihood of change in occupational rank and can be interpreted as a proxy for the latter. This interpretation is useful as change in occupational rank is not available from the dataset.
8) TENURE (tenure status, or tenure status before move if a move had taken place within the subperiod concerned, with 1 ˆ own and 0 ˆ rent).
9) The subperiod or TIME dummies,(2) with the reference group being the most recent or current subperiod, that is, 2000 ^ 01.
RESULTADOS:
The results show that there was a sharp increase in residential mobility in the early reform period; however, from the mid-1980s onwards the mobility rate has been oscillating, with a slightly downward trend.
Adjusting the gross mobility rate observed by means of logit regression estimation
shows that this downward trend is more than a statistical artefact. Structural forces are at work continually to restrain residential moves under the reform. The regression results also show that,although there are similarities between the effects of various life-course variables on residential mobility in Beijing and those in cities in market economies, substantial differences are also found.
Age exhibits similar curvilinear effects but mobility peaks at a somewhat later age. Homeownership with partial property rights deters mobility by an even greater margin in Beijing than in cities in the West.
Change in marital status is important, but does not automatically bring about a change in residence. Birth of a child, moreover, appears to carry minimal weight in residential change.
In this sense, the thesis that residential mobility is a housing-adjustment process is less applicable to the case of Beijing than it is in cities in the West.
DI VIRGILIO, MARÍA MERCEDES: ¿Desde dónde, cómo y por qué? Movilidad residencial entre familias de sectores populares residentes en el Área Metropolit
RELEVANCIA: Sirve como estudio previo para el caso Argentino, especificamente, para el Área Metropolitana de Buenos Aires
PROPOSITO: El trabajo analiza los movimientos residenciales intra-urbanos, en general, y las trayectorias residenciales que ocurren en el Área Metropolitana de Buenos Aires, en particular.
Presenta los resultados de una investigación sobre movilidad residencial entre familias/unidades domésticas de sectores populares residentes en diferentes barrios y localidades del Área Metropolitana de Buenos Aires (AMBA). En su desarrollo nos guiaron las siguientes preguntas: ¿Con qué frecuencia las familias de sectores populares y sus miembros cambian de residencia en la ciudad? ¿Cuáles son las pautas que regulan dichos movimientos? ¿Cuál es el patrón territorial de los movimientos cuando las familias cambian de residencia? ¿Qué factores inciden en la decisión de cambiar de residencia? La comprensión de estas y otras cuestiones conexas permitirá aumentar nuestro conocimiento sobre los patrones socio-territoriales que regulan la ocupación del espacio urbano y la dinámica de la vida en la ciudad.
PROPOSITO: El trabajo analiza los movimientos residenciales intra-urbanos, en general, y las trayectorias residenciales que ocurren en el Área Metropolitana de Buenos Aires, en particular.
Presenta los resultados de una investigación sobre movilidad residencial entre familias/unidades domésticas de sectores populares residentes en diferentes barrios y localidades del Área Metropolitana de Buenos Aires (AMBA). En su desarrollo nos guiaron las siguientes preguntas: ¿Con qué frecuencia las familias de sectores populares y sus miembros cambian de residencia en la ciudad? ¿Cuáles son las pautas que regulan dichos movimientos? ¿Cuál es el patrón territorial de los movimientos cuando las familias cambian de residencia? ¿Qué factores inciden en la decisión de cambiar de residencia? La comprensión de estas y otras cuestiones conexas permitirá aumentar nuestro conocimiento sobre los patrones socio-territoriales que regulan la ocupación del espacio urbano y la dinámica de la vida en la ciudad.
COLOM ANDRÉS, C. y MOLÉS MACHÍ, MC, Movilidad, tenencia y demanda de vivienda en España, Departamento de Economía Aplicada, Universidad de Valencia,
RELEVANCIA: Es el trabajo propuesto para replicar su metodología con los datos de la base "Calidad de Vida". Estudia el caso de España. Emplea microdatos
PROPOSITO: El trabajo persigue estudiar el comportamiento de los hogares españoles ante las decisiones de movilidad, elección del régimen de tenencia (considerando que existe endogeneidad entre ambas) y demanda de servicios de vivienda para aquellos hogares que acaban de mudarse y por lo tanto están en equilibrio respecto a la cantidad de vivienda consumida.
El modelo utilizado en este trabajo se basa en la teoría del consumidor, y pretende explicar el comportamiento de los hogares ante las decisiones de movilidad (cambio o no de la vivienda), elección del régimen de tenencia y demanda de servicios de vivienda.
Postula que cada hogar se enfrenta a tres decisiones, las dos primeras son elecciones discretas, en las que elige entre un conjunto de bienes o alternativas y en la última decisión el hogar se plantea qué cantidad de bien consumir. Para elegir de forma óptima, en primer lugar, se maximiza la utilidad bajo cada una de las alternativas consideradas (no cambia de vivienda, cambia a una vivienda en régimen de propiedad o cambia a una vivienda en régimen de alquiler). En segundo lugar, se comparan estos niveles máximos asociados a cada alternativa y se elige aquella que reporta al hogar la mayor utilidad
METODOLOGIA Y DATOS: El modelo econométrico propuesto para contrastar empíricamente el comportamiento de los hogares está formado por cuatro ecuaciones:
La primera representa la decisión discreta: cambiarse o no de vivienda.
La segunda, la elección del régimen de tenencia de la vivienda: propiedad o alquiler.
Las otras dos ecuaciones, una para los hogares propietarios y otra para los hogares inquilinos modelizan la demanda de servicios de vivienda.
El trabajo plantea un análisis simultáneo de las decisiones de movilidad, tenencia y demanda para ello realiza la estimación del modelo, compuesto por cuatro ecuaciones mediante un procedimiento en dos etapas se considerará un modelo probit bivariante censurado, en la segunda etapa, se estima cada una de las dos ecuaciones de demanda por mínimos cuadrados ordinarios incorporando dos variables de selección muestral, calculadas a partir de la estimación del modelo probit bivariante censurado de la etapa anterior.
Datos:
Extraídos de la Encuesta de Presupuestos Familiares 1990/91.
De todos estos hogares se han eliminado aquellos que disfrutan de la vivienda en un régimen distinto a la propiedad o el alquiler y aquellos que presentan errores de medida o no se dispone de toda la información necesaria para el análisis.
La muestra final está formada por 19559 hogares, de los cuales 4162 han cambiado de vivienda en los últimos siete años y de estos han optado por la vivienda en propiedad 3033 mientras que 1129 viven en alquiler.
Variables dependientes e independientes:
Variables endogenas:
Como variable endógena en la ecuación de movilidad tenemos MOVER que toma el valor 1 si el hogar ha cambiado de vivienda en los últimos siete años y 0 en otro caso.
Para la segunda ecuación (régimen de tenencia) la variable dependiente es TENENCIA cuyo valor 1 representa que el hogar ha optado por una vivienda en régimen de propiedad y el 0 indica que su elección ha sido el alquiler.
Para las ecuaciones de demanda de servicios de vivienda a la variable endógena se la ha denotado como DEMANDA. Esta variable indica la cantidad demandada en servicios de vivienda (en logaritmos) por los hogares y está definida como el gasto total anual realizado por el hogar en su vivienda dividido por el precio de compra o alquiler según sea su régimen de tenencia. Para los hogares propietarios el gasto total se ha calculado como la suma de los gastos de contribuciones y tasas municipales, reparaciones, gastos comunitarios y el coste de la vivienda, mientras que para los inquilinos se utiliza el alquiler anual pagado por el hogar en lugar del coste.
Variables exogenas:
Las variables exógenas que recogen características del sustentador principal y
del hogar incluyen el SEXO, la EDAD (introducida en forma cuadrática), el nivel de estudios alcanzado por el sustentador principal, para el que se han distinguido tres niveles, el número de miembros del hogar (MIEMHOG), el número de hijos menores
de 16 años residentes en el hogar (HIJOS) y si el hogar está formado o no por una pareja (PAREJA).
Para las decisiones de movilidad y tenencia, se ha considerado además una variable demográfica, el tamaño del municipio de residencia, introducida como cinco variables ficticias (TMUNI1-5), para que recoja posibles diferencias de comportamiento debidas a que el hogar esté residiendo en un ámbito rural o urbano.
Los factores económicos considerados son la RENTA disponible del hogar y el
precio de las viviendas, ambas en logaritmos. Considerar estas variables en logaritmos tiene la ventaja de que los coeficientes asociados a las mismas en las ecuaciones de demanda serán las propias elasticidades renta y precio respectivamente. Para la ecuación de movilidad se utilizará como precio de las viviendas la variable COMPRA que recoge el precio de compra por metro cuadrado que ofrece el Ministerio de Fomento (MOPTMA) para el periodo 1990/91. Para la decisión de tenencia se utiliza un indicador del precio definido como el cociente entre el precio de compra y el precio de alquiler, y que denotamos como INPRECIO(2).
RESULTADOS:
Los resultados obtenidos en este estudio muestran la necesidad de estimar conjuntamente las decisiones de movilidad, régimen de tenencia y demanda de servicios de vivienda, ya que el coeficiente de correlación lineal entre las dos primeras decisiones, y los factores que corrigen el sesgo de selección en las ecuaciones de demanda, han resultado ser significativamente distintos de cero.
Como era de esperar, los factores económicos (renta y precios) son determinantes
de las elecciones analizadas. El nivel de renta familiar afecta de forma positiva en todas las ecuaciones del modelo, es decir, los hogares con rentas elevadas son los más proclives a mudarse de vivienda y ser propietarios y además son los que efectúan mayor gasto en servicios de vivienda. La diferencia que encontramos con respecto a lo obtenido en los trabajos realizados en otros países (Ermisch (1996) y Goodman (2002)) está en la ecuación de movilidad, ya que estos autores encuentran un coeficiente negativo para la renta, aunque no significativo.
El comportamiento que se observa frente a variaciones en el precio de las viviendas
es el esperado, los aumentos del precio frenan la movilidad mientras que potencian la tenencia en propiedad, seguramente como un efecto de acumulación de riqueza por parte de los hogares. Como era previsible, la demanda de servicios de vivienda disminuye cuando el precio de las viviendas aumenta, tanto en los hogares propietarios como en los inquilinos. Se ha observado además que los hogares inquilinos son más sensibles ante cambios en el precio de las viviendas que los propietarios, tal y como muestra la elasticidad precio estimada.
Los resultados obtenidos para las variables económicas en la demanda de servicios
de vivienda son análogos a los que se han obtenido para los hogares de otros países (Edin y Englund (1991), Ermisch (1996) y Goodman (2002)), pero en el caso español se ha encontrado que tanto la elasticidad renta como la elasticidad precio son un poco más elevadas.
En cuanto al resto de variables consideradas en el modelo, hemos constatado la influencia de los factores demográficos en las decisiones de movilidad y tenencia, en particular destaca la elevada influencia de la edad del sustentador principal, pero una vez el hogar ha realizado estas elecciones, la cantidad de servicios de vivienda demandada, sobre todo si ha elegido ser propietario, ya no depende de ellos.
PROPOSITO: El trabajo persigue estudiar el comportamiento de los hogares españoles ante las decisiones de movilidad, elección del régimen de tenencia (considerando que existe endogeneidad entre ambas) y demanda de servicios de vivienda para aquellos hogares que acaban de mudarse y por lo tanto están en equilibrio respecto a la cantidad de vivienda consumida.
El modelo utilizado en este trabajo se basa en la teoría del consumidor, y pretende explicar el comportamiento de los hogares ante las decisiones de movilidad (cambio o no de la vivienda), elección del régimen de tenencia y demanda de servicios de vivienda.
Postula que cada hogar se enfrenta a tres decisiones, las dos primeras son elecciones discretas, en las que elige entre un conjunto de bienes o alternativas y en la última decisión el hogar se plantea qué cantidad de bien consumir. Para elegir de forma óptima, en primer lugar, se maximiza la utilidad bajo cada una de las alternativas consideradas (no cambia de vivienda, cambia a una vivienda en régimen de propiedad o cambia a una vivienda en régimen de alquiler). En segundo lugar, se comparan estos niveles máximos asociados a cada alternativa y se elige aquella que reporta al hogar la mayor utilidad
METODOLOGIA Y DATOS: El modelo econométrico propuesto para contrastar empíricamente el comportamiento de los hogares está formado por cuatro ecuaciones:
La primera representa la decisión discreta: cambiarse o no de vivienda.
La segunda, la elección del régimen de tenencia de la vivienda: propiedad o alquiler.
Las otras dos ecuaciones, una para los hogares propietarios y otra para los hogares inquilinos modelizan la demanda de servicios de vivienda.
El trabajo plantea un análisis simultáneo de las decisiones de movilidad, tenencia y demanda para ello realiza la estimación del modelo, compuesto por cuatro ecuaciones mediante un procedimiento en dos etapas se considerará un modelo probit bivariante censurado, en la segunda etapa, se estima cada una de las dos ecuaciones de demanda por mínimos cuadrados ordinarios incorporando dos variables de selección muestral, calculadas a partir de la estimación del modelo probit bivariante censurado de la etapa anterior.
Datos:
Extraídos de la Encuesta de Presupuestos Familiares 1990/91.
De todos estos hogares se han eliminado aquellos que disfrutan de la vivienda en un régimen distinto a la propiedad o el alquiler y aquellos que presentan errores de medida o no se dispone de toda la información necesaria para el análisis.
La muestra final está formada por 19559 hogares, de los cuales 4162 han cambiado de vivienda en los últimos siete años y de estos han optado por la vivienda en propiedad 3033 mientras que 1129 viven en alquiler.
Variables dependientes e independientes:
Variables endogenas:
Como variable endógena en la ecuación de movilidad tenemos MOVER que toma el valor 1 si el hogar ha cambiado de vivienda en los últimos siete años y 0 en otro caso.
Para la segunda ecuación (régimen de tenencia) la variable dependiente es TENENCIA cuyo valor 1 representa que el hogar ha optado por una vivienda en régimen de propiedad y el 0 indica que su elección ha sido el alquiler.
Para las ecuaciones de demanda de servicios de vivienda a la variable endógena se la ha denotado como DEMANDA. Esta variable indica la cantidad demandada en servicios de vivienda (en logaritmos) por los hogares y está definida como el gasto total anual realizado por el hogar en su vivienda dividido por el precio de compra o alquiler según sea su régimen de tenencia. Para los hogares propietarios el gasto total se ha calculado como la suma de los gastos de contribuciones y tasas municipales, reparaciones, gastos comunitarios y el coste de la vivienda, mientras que para los inquilinos se utiliza el alquiler anual pagado por el hogar en lugar del coste.
Variables exogenas:
Las variables exógenas que recogen características del sustentador principal y
del hogar incluyen el SEXO, la EDAD (introducida en forma cuadrática), el nivel de estudios alcanzado por el sustentador principal, para el que se han distinguido tres niveles, el número de miembros del hogar (MIEMHOG), el número de hijos menores
de 16 años residentes en el hogar (HIJOS) y si el hogar está formado o no por una pareja (PAREJA).
Para las decisiones de movilidad y tenencia, se ha considerado además una variable demográfica, el tamaño del municipio de residencia, introducida como cinco variables ficticias (TMUNI1-5), para que recoja posibles diferencias de comportamiento debidas a que el hogar esté residiendo en un ámbito rural o urbano.
Los factores económicos considerados son la RENTA disponible del hogar y el
precio de las viviendas, ambas en logaritmos. Considerar estas variables en logaritmos tiene la ventaja de que los coeficientes asociados a las mismas en las ecuaciones de demanda serán las propias elasticidades renta y precio respectivamente. Para la ecuación de movilidad se utilizará como precio de las viviendas la variable COMPRA que recoge el precio de compra por metro cuadrado que ofrece el Ministerio de Fomento (MOPTMA) para el periodo 1990/91. Para la decisión de tenencia se utiliza un indicador del precio definido como el cociente entre el precio de compra y el precio de alquiler, y que denotamos como INPRECIO(2).
RESULTADOS:
Los resultados obtenidos en este estudio muestran la necesidad de estimar conjuntamente las decisiones de movilidad, régimen de tenencia y demanda de servicios de vivienda, ya que el coeficiente de correlación lineal entre las dos primeras decisiones, y los factores que corrigen el sesgo de selección en las ecuaciones de demanda, han resultado ser significativamente distintos de cero.
Como era de esperar, los factores económicos (renta y precios) son determinantes
de las elecciones analizadas. El nivel de renta familiar afecta de forma positiva en todas las ecuaciones del modelo, es decir, los hogares con rentas elevadas son los más proclives a mudarse de vivienda y ser propietarios y además son los que efectúan mayor gasto en servicios de vivienda. La diferencia que encontramos con respecto a lo obtenido en los trabajos realizados en otros países (Ermisch (1996) y Goodman (2002)) está en la ecuación de movilidad, ya que estos autores encuentran un coeficiente negativo para la renta, aunque no significativo.
El comportamiento que se observa frente a variaciones en el precio de las viviendas
es el esperado, los aumentos del precio frenan la movilidad mientras que potencian la tenencia en propiedad, seguramente como un efecto de acumulación de riqueza por parte de los hogares. Como era previsible, la demanda de servicios de vivienda disminuye cuando el precio de las viviendas aumenta, tanto en los hogares propietarios como en los inquilinos. Se ha observado además que los hogares inquilinos son más sensibles ante cambios en el precio de las viviendas que los propietarios, tal y como muestra la elasticidad precio estimada.
Los resultados obtenidos para las variables económicas en la demanda de servicios
de vivienda son análogos a los que se han obtenido para los hogares de otros países (Edin y Englund (1991), Ermisch (1996) y Goodman (2002)), pero en el caso español se ha encontrado que tanto la elasticidad renta como la elasticidad precio son un poco más elevadas.
En cuanto al resto de variables consideradas en el modelo, hemos constatado la influencia de los factores demográficos en las decisiones de movilidad y tenencia, en particular destaca la elevada influencia de la edad del sustentador principal, pero una vez el hogar ha realizado estas elecciones, la cantidad de servicios de vivienda demandada, sobre todo si ha elegido ser propietario, ya no depende de ellos.
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